Le forage de donnees ("data mining") se fait a partir de plusieurs techniques d'apprentissage automatique. Chacune etant propice a extraire des connaissances de nature differente ou dans des contextes differents, il importe de choisir la bonne technique selon le probleme pose. Les algorithmes d'apprentissage automatique possedant chacun des forces et faiblesses qui leur sont propres pour divers types de probleme de decouverte des connaissances a partir de donnees, certains auront un meilleur taux de succes ou un plus court temps d'execution que d'autres. Cet ouvrage propose une methode pour aiguiller automatiquement diverses requetes de forage de donnees vers differents modules d'extraction de connaissances deja existants selon le type des donnees a analyser. Cette selection automatique permettra a un utilisateur non expert de tirer profit de l'apprentissage automatique sans avoir les connaissances necessaires pour bien choisir un algorithme d'apprentissage automatique, et devrait ameliorer l'efficacite en termes de taux d'exactitude de l'hypothese emise et de temps d'execution de l'algorithme d'apprentissage automatique choisi."